廖倩 呂拉昌 黃茹
摘 要:知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,區(qū)域的創(chuàng)新效率受到廣泛關(guān)注。運(yùn)用超效率DEA方法對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià),并對(duì)其投入產(chǎn)出效率狀況進(jìn)行分析的同時(shí),用全局空間莫蘭I指數(shù)(Global Moran'I)和局部空間莫蘭I指數(shù)(Local Moran'I)揭示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市創(chuàng)新效率的空間相關(guān)性。結(jié)果表明:長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率總體較高,但內(nèi)部差異顯著,上海、浙江、江蘇、重慶創(chuàng)新效率較高;湖北、湖南、四川、貴州、云南五省純技術(shù)效率有效,創(chuàng)新效率主要受創(chuàng)新規(guī)模制約;安徽存在創(chuàng)新投入冗余、江西存在創(chuàng)新投入冗余和創(chuàng)新產(chǎn)出不足的情況。此外,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體創(chuàng)新效率空間相關(guān)性不顯著,但內(nèi)部部分區(qū)域之間存在一定的空間相關(guān)性。
關(guān)鍵詞:長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶;創(chuàng)新效率;空間相關(guān)性;數(shù)據(jù)包絡(luò)方法
中圖分類號(hào):F061.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2016.18.001
改革開(kāi)放的深入開(kāi)展促使我國(guó)經(jīng)濟(jì)取得跨越式發(fā)展,但地區(qū)間差異卻日益顯著,東部沿海地區(qū)與中西部之間的差距日益擴(kuò)大。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為國(guó)家的重大戰(zhàn)略,是構(gòu)建以上海帶動(dòng)全流域、以武漢帶動(dòng)中游、以重慶帶動(dòng)上游地區(qū)發(fā)展的沿海與中西部相互支撐、良性互動(dòng)的新格局,對(duì)縮小我國(guó)東、中西部地區(qū)的發(fā)展差距,促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的快速、穩(wěn)定、高效發(fā)展,提高國(guó)家的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力,增強(qiáng)國(guó)家發(fā)展的動(dòng)力引擎,國(guó)家高度重視創(chuàng)新的發(fā)展,將創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略、創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)作為國(guó)家戰(zhàn)略。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶如何實(shí)施創(chuàng)新發(fā)展,促進(jìn)創(chuàng)新效率的提高,是備受關(guān)注的問(wèn)題。
區(qū)域創(chuàng)新效率是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要問(wèn)題,受到了眾多學(xué)者的關(guān)注。從區(qū)域創(chuàng)新效率測(cè)度的方法上來(lái)看,使用較多的是參數(shù)方法(比如隨機(jī)前沿方法)和非參數(shù)方法(比如指數(shù)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)方法)。比如,李婧(2008)、李邃(2011)采用DEA方法對(duì)中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行了實(shí)證分析,東(Dong,2014)運(yùn)用DEA方法對(duì)中國(guó)31個(gè)省2002—2011年的面板數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)算;克魯茲·卡扎爾(Cruz Cázares,2013)采用兩階段分析方法,分別用DEA-Malmquist方法及GMM方法對(duì)西班牙制造業(yè)公司的創(chuàng)新效率進(jìn)行了分析;李婧(2009)、石峰(2010)采用隨機(jī)前沿模型對(duì)中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)度;曹(CAO,2015)運(yùn)用隨機(jī)前沿模型,并結(jié)合投影尋蹤模型對(duì)中國(guó)2003—2011年區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)算。與隨機(jī)前沿分析法相比,數(shù)據(jù)包絡(luò)方法無(wú)需估計(jì)生產(chǎn)函數(shù),也無(wú)需考慮量綱歸一及指標(biāo)權(quán)重的確定,保證了效率評(píng)價(jià)的客觀性,對(duì)多產(chǎn)出復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng)有很好的適應(yīng)性。因此,本文將選擇數(shù)據(jù)包絡(luò)方法測(cè)度長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域的創(chuàng)新效率。
從區(qū)域創(chuàng)新效率研究對(duì)象上來(lái)看,已有較多的學(xué)者對(duì)國(guó)家和大區(qū)域尺度的區(qū)域創(chuàng)新效率相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了研究,比如余泳澤(2013)對(duì)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的空間外溢效應(yīng)和價(jià)值鏈外溢效應(yīng)進(jìn)行了探討,趙增耀(2015)對(duì)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新效率的多維溢出效應(yīng)進(jìn)行了分析;白俊紅(2009)、王鵬(2012)、于明潔(2013)等探討了影響區(qū)域創(chuàng)新效率的因素;弗雷茲(Fritsch,2010)基于研發(fā)投入產(chǎn)出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行了研究,并對(duì)其影響因素進(jìn)行了探討;布魯克(Broekel,2013)運(yùn)用面板數(shù)據(jù)對(duì)德國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的影響進(jìn)行了研究。但對(duì)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系密切的經(jīng)濟(jì)帶尺度的創(chuàng)新效率及空間關(guān)系研究較少,對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的
創(chuàng)新效率也沒(méi)有文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)的分析。
基于此,本文運(yùn)用超效率DEA方法對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià),并采用全局空間相關(guān)指數(shù)(Global Moran'I)和局部空間相關(guān)指數(shù)(Local Moran'I)揭示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)各省市創(chuàng)新效率的空間相關(guān)性,以反映長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新效率的現(xiàn)狀和內(nèi)部空間關(guān)系,對(duì)政府制訂相應(yīng)的創(chuàng)新政策,促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新發(fā)展有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
1 研究方法
1.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率測(cè)算方法
傳統(tǒng)的DEA模型是評(píng)價(jià)多投入、多產(chǎn)出模式下決策單元相對(duì)有效性的方法,其缺陷是對(duì)多個(gè)有效單元(即效率值均為1)的情況難以比較。安德森和彼特森(Andersen & Petersen,1993)提出的超效率模型,有效地解決了決策單元效率值大于1時(shí)的對(duì)比問(wèn)題。超效率模型包含投入導(dǎo)向和產(chǎn)出導(dǎo)向,本文采用基于投入導(dǎo)向的超效率DEA模型,其表達(dá)式如下:
測(cè)值,即本文中該地區(qū)的創(chuàng)新效率值;Wij為空間權(quán)重,當(dāng)?shù)趇個(gè)地區(qū)與第j個(gè)地區(qū)相鄰時(shí),Wij=1,當(dāng)?shù)趇個(gè)地區(qū)與第j個(gè)地區(qū)不相鄰時(shí),則Wij=0.
Moran'I指數(shù)的取值范圍在(-1,1)之間。當(dāng)Moran'I大于0時(shí),表示地區(qū)間呈現(xiàn)正空間相關(guān)性;當(dāng)Moran'I小于0時(shí),表示地區(qū)間呈現(xiàn)負(fù)空間相關(guān)性;當(dāng)Moran'I等于0時(shí),表示地區(qū)間不存在空間相關(guān)性。Moran'I指數(shù)的顯著性檢驗(yàn)主要采用服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的Z統(tǒng)計(jì)量來(lái)進(jìn)行。
1.2.2 局部空間相關(guān)指數(shù)
局部空間相關(guān)性研究的是一個(gè)區(qū)域單元上的某種地理現(xiàn)象,或者某一屬性值與鄰近區(qū)域單元上同一現(xiàn)象或者屬性值的相關(guān)程度,探測(cè)空間異質(zhì)性,其計(jì)算公式如下:
2 指標(biāo)與數(shù)據(jù)
2.1 指標(biāo)選取
基于投入產(chǎn)出導(dǎo)向的超效率區(qū)域創(chuàng)新效率的評(píng)價(jià),其投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取是決定區(qū)域創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)是否合理的重要因素。資本投入和勞動(dòng)力的投入是研究投入產(chǎn)出效率的常用方法。本文綜合前人的研究,在投入變量方面,選取R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出和R&D人員全時(shí)當(dāng)量?jī)身?xiàng)指標(biāo)。其中,R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出是指為開(kāi)展R&D活動(dòng)實(shí)際用于本單位內(nèi)的全部支出;R&D人員全時(shí)當(dāng)量是指全時(shí)人員數(shù)加非全時(shí)人員按工作量折算為全時(shí)人員數(shù)的總和。相比R&D人員,R&D人員全時(shí)當(dāng)量更能準(zhǔn)確地反映創(chuàng)新投入力度。在產(chǎn)出變量方面,選取專利授權(quán)量、科技論文和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入三項(xiàng)指標(biāo)。其中,專利授權(quán)量是直接創(chuàng)新行為,是衡量創(chuàng)新活動(dòng)的可靠指標(biāo);科技論文反映一個(gè)地區(qū)基礎(chǔ)研究等方面的成果,本文主要選取SCI、EI、ISTP三大檢索工具收錄的科技論文數(shù)作為一項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo);高科技產(chǎn)業(yè)是創(chuàng)新產(chǎn)出的主力軍,其新產(chǎn)品銷售收入是創(chuàng)新產(chǎn)出的集中體現(xiàn)。
2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源
本文數(shù)據(jù)來(lái)源于2007—2013年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、2007—2013年《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為,從投入到產(chǎn)出具有一定的滯后期,官建成(2005)將投出產(chǎn)出滯后時(shí)期設(shè)為4年,肖仁橋(2012)將滯后期設(shè)為2年,史修松(2009)、余永澤(2014)、趙文平(2015)等將滯后期設(shè)為1年??紤]前人的研究及數(shù)據(jù)的可取得性,本文將投入產(chǎn)出滯后期設(shè)為1年。
3 實(shí)證結(jié)果與分析
3.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率測(cè)算
運(yùn)用EMS1.3軟件,采用投入導(dǎo)向的超效率DEA模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算,得到長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率值,如表1所示。
從區(qū)域創(chuàng)新效率值可以看出,2007—2012年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶總體創(chuàng)新效率值較高,大致形成三大梯度。屬于第一梯度的有上海、浙江、江蘇、重慶和湖北。其中,上海和浙江歷年創(chuàng)新效率值均超過(guò)1;江蘇、重慶和湖北部分年份創(chuàng)新效率值略低于1,但其歷年創(chuàng)新效率平均值大于1.屬于第二梯度的有湖南、四川和安徽,其創(chuàng)新效率值接近于1.屬于第三梯度的有云南、貴州和江西,其創(chuàng)新效率值顯著低于第一、二梯度,與其所處的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、創(chuàng)新活動(dòng)的投入等因素密切相關(guān)。
為進(jìn)一步探究影響長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率的因素,運(yùn)用DEAP2.1軟件,基于投入導(dǎo)向?qū)﹂L(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)各省市2012年的投入產(chǎn)出冗余情況進(jìn)行分析,得到其技術(shù)效率值和分解情況,如表2所示。其中,綜合技術(shù)效率指輸入一定的條件下,實(shí)現(xiàn)最大的輸出或者輸出一定的條件下實(shí)現(xiàn)輸入最??;純技術(shù)效率是指受管理和技術(shù)等因素影響的效率;規(guī)模效率是指受規(guī)模影響的效率。它們的值都介于0~1之間?!?”表示缺乏效率,“1”表示具有效率規(guī)模報(bào)酬是指各種生產(chǎn)要素按相同比例變化時(shí)所帶來(lái)的產(chǎn)量變化,一般有三種情況,即規(guī)模報(bào)酬遞增、遞減、不變。
2012年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市中,綜合技術(shù)效率DEA有效的有4個(gè),分別是上海、江蘇、浙江、重慶;其他7個(gè)省市表現(xiàn)為綜合技術(shù)效率DEA非有效,其中,江西和貴州兩省的綜合技術(shù)效率顯著偏低。這與各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況密切相關(guān)——經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)其綜合效率普遍較高,比如上海、江蘇、浙江;而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū),綜合效率值則偏低,比如江西、貴州。
將綜合技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率可以看出,非DEA有效的7個(gè)市中,湖北、湖南、四川、貴州、云南五省的純技術(shù)效率已達(dá)到DEA有效,說(shuō)明已達(dá)到目前投入組合的最大產(chǎn)出,其主要的制約因素為規(guī)模效率,尤其以貴州省表現(xiàn)最為突出,改進(jìn)幅度達(dá)36.5%,需要進(jìn)一步擴(kuò)大創(chuàng)新活動(dòng)的規(guī)模。湖北、湖南、四川、云南四省的改進(jìn)幅度分別為11.4%,6.8%,1.7%和8%,通過(guò)適當(dāng)?shù)臄U(kuò)大創(chuàng)新活動(dòng)的規(guī)模即可達(dá)到DEA有效。
安徽、江西兩省在純技術(shù)效率和規(guī)模效率上都存在一定的改進(jìn)空間,通過(guò)對(duì)其投入產(chǎn)出冗余情況進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn):安徽省在創(chuàng)新投入上存在冗余情況,其中,R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出冗余248 950萬(wàn)元,R&D人員冗余12 036人。江西省既存在投入冗余的情況,又存在產(chǎn)出不足的情況,其中,R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出冗余154 734萬(wàn)元,R&D人員冗余6 000人,專利產(chǎn)出不足量5 590件,如表3所示。從創(chuàng)新投入角度看,同時(shí)存在創(chuàng)新投入冗余的安徽和江西應(yīng)適當(dāng)減少創(chuàng)新投入,充分配置資源,從而使創(chuàng)新效率達(dá)到最大。從創(chuàng)新產(chǎn)出角度看,江西在創(chuàng)新投入冗余的情況下還存在著部分創(chuàng)新產(chǎn)出不足的情況,說(shuō)明其創(chuàng)新投入配置和創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化上存在問(wèn)題,應(yīng)當(dāng)調(diào)整創(chuàng)新資源的配置,并提升創(chuàng)新成果產(chǎn)出量及創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化率,以實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新投入產(chǎn)出達(dá)到最優(yōu)組合狀態(tài)。
3.2 空間相關(guān)性分析
3.2.1 全局空間相關(guān)性分析
Global Moran'I是揭示全局空間相關(guān)性的常用指數(shù)。運(yùn)用Open Geoda軟件對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市創(chuàng)新效率的Global Moran'I進(jìn)行測(cè)算,以揭示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整個(gè)區(qū)域是否具有空間同質(zhì)性。結(jié)果顯示:從Global Moran'I指數(shù)值來(lái)看,2007—2011年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)呈正的空間相關(guān)性,2012年呈現(xiàn)負(fù)的空間相關(guān)性。但根據(jù)Z值檢驗(yàn)結(jié)果,2007—2012年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新效率Global Moran'I指數(shù)值均未通過(guò)檢驗(yàn)(Z>1.96或Z<-1.96表示通過(guò)檢驗(yàn),Z值介于(-1.96,1.96)之間表示空間自相關(guān)性不明顯),如表4所示,表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省創(chuàng)新效率不存在顯著的空間自相關(guān)特征。
3.2.2 局部空間相關(guān)性分析
局部空間相關(guān)性用局部空間相關(guān)指數(shù)(Local Moran'I)進(jìn)行衡量。Local Moran'I高值表示有相似變量值的面積單元集聚,Local Moran'I低值表示有不相似變量值的面積單元在空間集聚。2007—2012年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中,江蘇、上海、浙江是高值區(qū),其創(chuàng)新效率與周邊地區(qū)相似;安徽、湖北、湖南、江西、四川、重慶、貴州、云南是中低值區(qū),與周邊地區(qū)創(chuàng)新效率差異較大。其中,江西和貴州兩省的Local Moran'I指數(shù)值歷年偏低,表明兩省與周邊地區(qū)一直存在較大差異。而江蘇省則表現(xiàn)為創(chuàng)新效率日益提高,與周邊地區(qū)呈現(xiàn)高度相似狀態(tài),如表5所示。
Local Moran'I的散點(diǎn)圖中,高高(HH)象限是熱點(diǎn)區(qū)域,表示區(qū)域自身和周邊地區(qū)的創(chuàng)新效率均較高,存在較強(qiáng)的空間正相關(guān);高低(HL)象限是異質(zhì)性突出區(qū)域,表示區(qū)域自身創(chuàng)新效率較高,周邊地區(qū)較低,存在較強(qiáng)的空間負(fù)相關(guān);低低(LL)象限是盲點(diǎn)區(qū),表示區(qū)域自身和周邊地區(qū)的創(chuàng)新效率較低,存在較強(qiáng)的空間正相關(guān);低高(LH)象限是異質(zhì)性突出區(qū)域,表示區(qū)域自身創(chuàng)新效率較低,周邊地區(qū)較高,存在較強(qiáng)的空間負(fù)相關(guān)。
由2007—2012年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶Local Moran'I散點(diǎn)圖可知:①長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中,上海、江蘇、浙江三省基本一直位于高高象限,具有較高的創(chuàng)新效率,與周邊地區(qū)存在較強(qiáng)的空間正相關(guān),是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中創(chuàng)新的熱點(diǎn)區(qū)。其中,2012年江蘇省的創(chuàng)新效率增長(zhǎng)迅速,而相鄰的上海則呈現(xiàn)出平穩(wěn)的發(fā)展態(tài)勢(shì),促使上海由高高象限轉(zhuǎn)變?yōu)榈透呦笙?,江蘇由高高象限轉(zhuǎn)變?yōu)楦叩拖笙?。②安徽、江西兩省位于低高象限,與鄰近地區(qū)異質(zhì)性突出,并未受到鄰近地區(qū)的影響呈現(xiàn)快速的發(fā)展趨勢(shì)。③四川、云南、貴州主要位于低低象限區(qū),區(qū)域自身與周邊地區(qū)的創(chuàng)新效率均較低,而三省在空間上正好是空間位置鄰近的關(guān)系,是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中的盲點(diǎn)區(qū)。④湖北、湖南、重慶主要位于高低象限,鄰近地區(qū)的創(chuàng)新效率較低,呈現(xiàn)負(fù)的空間相關(guān)性,異質(zhì)性突出。其中,重慶從低低象限變?yōu)楦叩拖笙?,表明近年?lái)重慶的創(chuàng)新效率與鄰近地區(qū)相比取得了較快的發(fā)展。圖1為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市Local Moran'I散點(diǎn)圖。
4 結(jié)論及政策啟示
長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為我國(guó)重要的戰(zhàn)略經(jīng)濟(jì)帶,其總體創(chuàng)新效率較高,但內(nèi)部差異十分顯著。上海、浙江、江蘇、重慶以較高的創(chuàng)新效率領(lǐng)先于其他地區(qū);湖北、湖南、四川、貴州、云南五省純技術(shù)效率有效,創(chuàng)新效率主要受創(chuàng)新規(guī)模制約;安徽省在創(chuàng)新投入上存在冗余情況,江西省既存在投入冗余的情況,又存在產(chǎn)出不足的情況。
要使長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整個(gè)區(qū)域的創(chuàng)新效率得到提升,創(chuàng)新效率較高的上海、浙江、江蘇、重慶在保證自身投入產(chǎn)出模式進(jìn)一步優(yōu)化的情況下,充分發(fā)揮對(duì)周邊地區(qū)的正向溢出效應(yīng),促進(jìn)周邊省份的創(chuàng)新投入模式改進(jìn)以及科技成果轉(zhuǎn)化。純技術(shù)效率有效
的湖北、湖南、四川、貴州、云南應(yīng)當(dāng)擴(kuò)大創(chuàng)新活動(dòng)規(guī)模,適當(dāng)加大創(chuàng)新投入,引進(jìn)高素質(zhì)人才,積極承接相關(guān)創(chuàng)新項(xiàng)目,促進(jìn)創(chuàng)新效率的提高。存在投入冗余的安徽,應(yīng)當(dāng)適當(dāng)削減創(chuàng)新投入,降低資源的浪費(fèi)率;存在創(chuàng)新投入冗余且部分創(chuàng)新產(chǎn)出不足的江西既要適當(dāng)減少創(chuàng)新投入,同時(shí)要進(jìn)一步調(diào)整創(chuàng)新投入的配置,彌補(bǔ)部分產(chǎn)出不足的情況。此外,引進(jìn)高素質(zhì)人才促進(jìn)研發(fā)能力及成果轉(zhuǎn)化能力的提升是提高創(chuàng)新效率的有效途徑。
長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整個(gè)區(qū)域的創(chuàng)新效率并不具有明顯的空間相關(guān)性,創(chuàng)新效率高的地區(qū)對(duì)創(chuàng)新效率低的地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用不明顯。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為一個(gè)整體區(qū)域,其內(nèi)部各組成部分之間的相互關(guān)系對(duì)整體的創(chuàng)新效率有重要影響,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶自規(guī)劃以來(lái)歷時(shí)較短,針對(duì)整個(gè)區(qū)域的相關(guān)創(chuàng)新政策較少,區(qū)內(nèi)的相互協(xié)作意識(shí)較為淡薄,行政因素對(duì)區(qū)域創(chuàng)新溢處有重要的影響。
長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶需要加強(qiáng)整體的創(chuàng)新發(fā)展規(guī)劃,制訂有效的利于創(chuàng)新資源流動(dòng)的政策;政府之間要加強(qiáng)協(xié)作,打破行政邊界的限制,加強(qiáng)創(chuàng)新資源、人才等的流動(dòng),促使創(chuàng)新資源充分、合理使用,促進(jìn)創(chuàng)新成果高效轉(zhuǎn)化。
長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體創(chuàng)新效率空間相關(guān)性雖然不顯著,但小區(qū)域之間存在一定的關(guān)聯(lián)性。大致可分為上、中、下游三個(gè)小區(qū)域,上游地區(qū)包括貴州、云南、四川和重慶,其創(chuàng)新效率普遍偏低,即盲點(diǎn)區(qū);中游地區(qū)包括湖北、湖南和江西,創(chuàng)新效率處于中等水平;下游地區(qū)包括安徽、江蘇、上海和浙江,普遍具有較高的創(chuàng)新效率,即熱點(diǎn)區(qū)。
長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶小區(qū)域之間創(chuàng)新效率差異顯著,因此,針對(duì)上中下游不同的地域應(yīng)當(dāng)實(shí)施差異化的創(chuàng)新政策以縮小地區(qū)差異,強(qiáng)化整體經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新效率。此外,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為一個(gè)整體經(jīng)濟(jì)帶,加強(qiáng)管理制度創(chuàng)新,實(shí)施跨組織管理,促使人才、資源等創(chuàng)新要素在經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)流動(dòng),以便形成一個(gè)內(nèi)部各組成部分充分聯(lián)系的實(shí)際經(jīng)濟(jì)帶十分必要。
參考文獻(xiàn)
[1]李婧,白俊紅,譚清美.中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的實(shí)證分析——基于省際面板數(shù)據(jù)及DEA方法[J].系統(tǒng)工程,2008(12):1-7.
[2]李邃,江可申,鄭兵云.基于鏈?zhǔn)疥P(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域創(chuàng)新效率研究——以江蘇為研究對(duì)象[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理,2011(11):131-137.
[3]Dong Sun,Mao Liang Bo.The differences of efficiency and analysis of convergence of Chinas regional innovation system——based on DEA of 2002—2011provincial panel data. Industrial Economic Review,2014(1):4.
[4]Cruz Cázares C,Bayona Sáez C,García Marco T.You cant manage right what you cant measure well:Technological innovation efficiency.Research Policy,2013,42(6):1239-1250.
[5]李婧,譚清美,白俊紅,等.中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的隨機(jī)前沿模型分析[J].系統(tǒng)工程,2009(08):44-50.
[6]石峰.基于省際面板數(shù)據(jù)及DEA的區(qū)域創(chuàng)新效率研究[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì),2010(05):42-47.
[7]CAO X,YU J.Research on Regional R&D Innovation Efficiency in Chinese Provinces with the Perspective of Innovation Driven:Based on Projection Pursuit and Stochastic Frontier Analysis Model. Science of Science and Management of S.&T,2015(4):13.
[8]趙文平,徐勁松.絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究,2015(11):25-32.
[9]余泳澤,劉大勇.我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的空間外溢效應(yīng)與價(jià)值鏈外溢效應(yīng)——?jiǎng)?chuàng)新價(jià)值鏈視角下的多維空間面板模型研究[J].管理世界,2013(07):6-20,70,187.
[10]趙增耀,章小波,沈能.區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新效率的多維溢出效應(yīng)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2015(01):32-44.
[11]白俊紅,江可申,李婧,等.區(qū)域創(chuàng)新效率的環(huán)境影響因素分析——基于DEATobit兩步法的實(shí)證檢驗(yàn)[J].研究與發(fā)展管理,2009(02):96-102.
[12]王鵬,陸浩然.區(qū)域創(chuàng)新效率的空間差異及其影響因素研究——以廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈為例[J].科技管理研究,2012(22):82-86,97.
[13]于明潔,郭鵬,張果.區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率的影響研究[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理,2013(08):56-63.
[14]Fritsch M,Slavtchev V.How does industry specialization affect the efficiency of regional innovation systems?[J].The Annals of Regional Science,2010,45(1):87-108.
[15]Broekel T.Do cooperative research and development(R&D)subsidies stimulate regional innovation efficiency?Evidence from Germany.Regional Studies,2013(ahead-of-print):1-24.
[16]Chames,C Rhode. Measuring the Efficiency of Decision Making Units.European Journal of Operations Research,2001(6):429-44.
[17]Andersen P,Petersen N C.A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis. Management Science,1993,39(10):1261-1264.
[18]劉文君,陳遠(yuǎn)文,鄒樹梁.基于超效率DEA和Malmquist指數(shù)的湖南省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率分析[J].南華大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2015(05):52-57.
[19]潘竟虎,張佳龍,張勇.甘肅省區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間差異的ESDA-GIS分析[J].西北師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2006,44(6):45-50.
[20]史修松,趙曙東,吳福象.中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率及其空間差異研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2009(03):45-55.
[21]Acs Z J,Lnc A,Attila V.Patents and innovation counts as measures of regional production of new knowledge.Research Policy,2002,31(7):1069-1085.
[22]官建成,何穎.基于DEA方法的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的評(píng)價(jià)[J].科學(xué)學(xué)研究,2005(02):265-272.
[23]肖仁橋,錢麗,陳忠衛(wèi).中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率及其影響因素研究[J].管理科學(xué),2012(05):85-98.
[24]胡宗義,魯耀純,劉春霞.我國(guó)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資績(jī)效評(píng)價(jià)——基于三階段DEA模型的實(shí)證分析[J].華東經(jīng)濟(jì)管理,2014,28(1):85-91.
[25]Feng J J,Zhang H G,Hu X J.The Scale Dependence of the Local Morans I.Statistical and Application,2015,4(03):162.
[26]孫三百.基于空間分析法的四川省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異[J].西南金融,2009(08):43-45.
〔編輯:劉曉芳〕